집메이투안, 560억 개 매개변수를 가진 ‘LongCat’ 공개… 오픈소스 수학적 추론 분야의 새로운 기준을 제시
대규모 언어 모델이 전문 분야로 확대됨에 따라, 메이투안은 학계와 산업계 모두의 관심을 사로잡은 뛰어난 솔루션을 선보였습니다.
3월 21일, 메이투안은 대규모 수학적 추론 모델인 ‘LongCat-Flash-Prover’를 공식 출시했다. 5,677억 개의 매개변수를 갖춘 이 강력한 시스템은 첨단 MoE (Mixture of Experts) 아키텍처를 활용하며, 매우 복잡한 형식적 수학적 증명을 처리하도록 특별히 최적화되었다.
논리적 추론을 평가하는 최고 수준의 벤치마크에서 LongCat-Flash-Prover는 탁월한 성능을 보여주었습니다:
기록적인 성과: MiniF2F-Test에서 단 72회의 추론 시도만으로 97.1%라는 놀라운 점수를 달성했습니다.
어려운 문제 해결: PutnamBench 데이터셋의 과제 중 41.5%를 성공적으로 해결했습니다. 이 두 가지 결과는 모두 새로운 세계 최첨단(SOTA) 기록을 세웠습니다.
대규모 모델에 수학자 수준의 정밀도를 부여하기 위해 Meituan은 다음과 같은 몇 가지 핵심적인 기술 혁신을 구현했습니다:
환각 현상 감소: 추상 구문 나무(AST) 기반의 다단계 검증 프로세스를 도입하고 Lean4 형식 언어를 통합하여, AI 추론 과정에서 발생하는 논리적 오류와 “환각” 현상을 효과적으로 최소화했습니다.
고급 훈련 방법: MoE 모델 내 장기 과제에서 흔히 나타나는 불안정성을 해결하기 위해, 메이투안은 독자적인 HisPO 알고리즘을 적용했습니다. 정리 일관성 검사와 결합된 이 접근 방식은 강화 학습 중 보상 해킹을 방지합니다.
최적화된 아키텍처: 총 5,600억 개의 매개변수를 갖춘 이 모델은 방대한 지식 기반을 유지하며, MoE 구조는 효율적이고 유연한 추론을 보장합니다.
메이투안은 GitHub와 Hugging Face를 통해 해당 모델과 소스 코드를 완전히 오픈소스로 공개했습니다.
LongCat-Flash-Prover의 출시와 함께
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